XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDistributed
•本文类型（文章，评论，通讯等）的分布式身份，用于零信任和分段访问控制：SECU的新方法
摘要：“分布式身份”是指使用分散的标识者（DID）和可验证的凭据（VC）从集中式身份系统的过渡，以实现安全和隐私的身份验证。具有分布式身份，对身份数据的控制将返回给用户，因此由于缺乏单点故障而使基于凭证的AEACK不可能。本研究评估了使用ZTA原理采用分布式身份时获得的安全性改进，尤其是关于分段网络中横向运动的安全性。还考虑了框架的实施规范，方法的优势和缺点，以及兼容性和可概括性问题。此外，该研究强调了隐私和法规依从性，包括一般数据保护法规（GDPR）和加利福尼亚州消费者数据隐私法（CCPA），分析了针对这些问题的潜在解决方案。该研究表明，采用分布式身份可以通过数量级来增强整体安全姿势，从而提供上下文和最小特权的授权和用户隐私。研究建议重新确定技术标准，扩大在实践中分布式身份的使用，并讨论其在当代数字安全环境中的应用。
•本文类型（文章，评论，通讯等）的分布式身份，用于零信任和分段访问控制：SECU的新方法
摘要：“分布式身份”是指使用分散的标识者（DID）和可验证的凭据（VC）从集中式身份系统的过渡，以实现安全和隐私的身份验证。具有分布式身份，对身份数据的控制将返回给用户，因此由于缺乏单点故障而使基于凭证的AEACK不可能。本研究评估了使用ZTA原理采用分布式身份时获得的安全性改进，尤其是关于分段网络中横向运动的安全性。还考虑了框架的实施规范，方法的优势和缺点，以及兼容性和可概括性问题。此外，该研究强调了隐私和法规依从性，包括一般数据保护法规（GDPR）和加利福尼亚州消费者数据隐私法（CCPA），分析了针对这些问题的潜在解决方案。该研究表明，采用分布式身份可以通过数量级来增强整体安全姿势，从而提供上下文和最小特权的授权和用户隐私。研究建议重新确定技术标准，扩大在实践中分布式身份的使用，并讨论其在当代数字安全环境中的应用。
GPU 集群中的预测辅助在线分布式深度学习工作负载调度
摘要 — 近年来深度学习 (DL) 模型的爆炸式增长使得人们迫切需要在 GPU 集群中对混合并行分布式深度学习训练 (DDLwMP) 进行高效的作业调度。本文提出了一种自适应最短剩余处理时间优先 (A-SRPT) 调度算法，这是一种新颖的预测辅助在线调度方法，旨在缓解与 DL 集群调度相关的挑战。通过将每个作业建模为与异构深度神经网络 (DNN) 模型及其相关的分布式训练配置相对应的图，A-SRPT 策略性地将作业分配给可用的 GPU，从而最大限度地减少服务器间的通信开销。观察到大多数 DDLwMP 作业会重复出现，A-SRPT 结合随机森林回归模型来预测训练迭代。至关重要的是，A-SRPT 将复杂的调度问题映射到单机实例中，该实例通过抢占式“最短剩余处理时间优先”策略得到最佳解决。该优化解决方案可作为 GPU 集群内实际作业调度的指南，从而实现理论上可证明的竞争性调度效率。我们进行了广泛的真实测试平台和模拟实验来验证我们提出的算法。
GPU 集群中的预测辅助在线分布式深度学习工作负载调度
摘要 — 近年来深度学习 (DL) 模型的爆炸式增长使得人们迫切需要在 GPU 集群中对混合并行分布式深度学习训练 (DDLwMP) 进行高效的作业调度。本文提出了一种自适应最短剩余处理时间优先 (A-SRPT) 调度算法，这是一种新颖的预测辅助在线调度方法，旨在缓解与 DL 集群调度相关的挑战。通过将每个作业建模为与异构深度神经网络 (DNN) 模型及其相关的分布式训练配置相对应的图，A-SRPT 策略性地将作业分配给可用的 GPU，从而最大限度地减少服务器间的通信开销。观察到大多数 DDLwMP 作业会重复出现，A-SRPT 结合随机森林回归模型来预测训练迭代。至关重要的是，A-SRPT 将复杂的调度问题映射到单机实例中，该实例通过抢占式“最短剩余处理时间优先”策略得到最佳解决。该优化解决方案可作为 GPU 集群内实际作业调度的指南，从而实现理论上可证明的竞争性调度效率。我们进行了广泛的真实测试平台和模拟实验来验证我们提出的算法。
量子和分布式计算机科学（QDCS）硕士...
• 大数据分析、机器学习和大规模科学模拟需要巨大的计算能力 • 处理器频率因物理限制而停滞不前（长期停留在 5-6GHz 左右） • 同时使用多台连接的机器（超级计算机）是实现大规模应用的唯一途径 • 编程、编排和挖掘此类机器的潜力在以下方面带来了挑战 – 算法 – 计算架构 – 编程
净零排放净排放的创新途径：分布式太阳能部署以提高电网质量和降低阿根廷能源成本的次级策略
作者希望感谢美国能源部在零净世界倡议下为这项研究提供资金。作者感谢他们从阿根廷经济部，La Pampa的能源和矿业秘书处，行政管理省DeEnergíadela Pampa（APELP）和Pampetrol所获得的贡献和支持。特别感谢APELP的Luciano Gonzalez，Ivan Collman和RománGomez的宝贵见解，专业知识和帮助，以开发案例研究中使用的模型和分析。作者还感谢NREL同事，Ron Benioff和劳伦斯·伯克利国家实验室的Juan Pablo Carvallo提供的主题专业知识。最后，作者感谢Angela Ortega Pastor和Isabel McCann为他们的技术编辑和帮助准备出版的报告做准备。
Elec 7006高级智能电网和分布式发电
描述此主题旨在建模，分析和控制分布式生成和智能电网的新开发领域。主题将涵盖对此类系统的建模，控制，模拟和保护。该受试者还将涵盖可再生能源和电力电子对智能电网和微电网运行的影响。该主题还将涵盖此类系统的环境和经济影响。
Hayek的梦想遇到分布式分类帐：资产引用的Stablecoins作为商品储备货币
Hayek的货币竞争概念经常被唤起，以描述加密货币扩散的合理结果，更具体地说是付款令牌。从这个角度来看，允许交易“没有信任的第三方”的基础分布式分类帐技术（DLT）确实可以看作是货币化赋予货币化的能力。但是，DLT可用于创建各种加密货币，在货币稳定性方面具有截然不同的含义。在本文中，我们专门关注“资产引用的代币”（ART），这是一种相对被忽视的类型学，但具有几个重要的实施例，并且被最近的欧盟法规MICA（Crypto-Assets中的市场）明确设想。我们提供了一项由商品支持的艺术调查，并建议它们可能被视为一种货币形式，它体现了由哈耶克支持的货币改革原则，旨在在货币竞争制度下建立商品储备货币。
使用...进行室内产品设计的分布式框架
摘要 —本文提出了一种创新的室内家居产品数字化设计方法，将虚拟现实（VR）技术与智能算法相结合，以提高设计精度和效率。提出了一种结合红鹿优化算法和简单循环单元（SRU）网络的模型来评估和优化设计过程。本研究开发了一个包含关键评估因素的数字设计框架，通过红鹿优化算法优化SRU网络，以在设计应用中实现更高的精度。通过大量实验，使用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等指标验证了模型的性能。结果表明，RDA-SRU模型优于其他方法，最小MAE为0.133，RMSE为0.02，MAPE为0.015。此外，该模型的 R² 值达到 0.968，最短评估时间为 0.028 秒，展示了其在预测和评估家居产品数字设计应用方面的卓越性能。这些发现表明，VR 与智能算法的结合显著提高了用户体验、可定制性和数字设计流程的整体准确性。这种方法为设计师提供了一个强大的解决方案，可以创建更高效、以用户为中心的家居产品设计，满足客户对沉浸式和交互式设计体验日益增长的需求。